neo4j

我叫张土豆

2026最强实战：用《三国演义》把 KAG（知识增强生成）跑通：LLM抽取知识图谱→Neo4j入库→召回评测→图谱问答闭环（附完整测试代码）Git 仓库： langchain4j-spring-agent/langchain4j-spring-ai/langchain4j-spring-ai-seg-flow

【Mac 实战】简单知识图谱搭建步骤详解（Neo4j + py2neo）目录一、Neo4j图数据库1、neo4j 安装 - mac brew版2、neo4j 快速入门3、neo4j 基本操作

neo4j安装和使用https://neo4j.com/product/community-edition/注意: 3.* 对应java8, 5.*对应java21

向量库 Qdrant + 图数据库Neo4j+Embedding阿里百炼text-embedding-v3很多人会问：既然向量检索能找到相似文本，为啥还要图？向量库擅长： Qdrant 模糊语义匹配：你换个说法也能召回召回覆盖广：适合“先捞一批可能相关的”

小桥流水---人工智能

Neo4j：从文件里读数据（LOAD + FROM） → 在图里找节点（MATCH）或创建节点（MERGE） → 建立关系在 Neo4j 里，一条导入语句大致是这样工作的：从文件里读数据（LOAD + FROM） → 在图里找节点（MATCH）或创建节点（MERGE） → 建立关系

茅坑的小石头

Neo4j 超级简单关系图创建示例执行上述查询后，Neo4j浏览器会自动将结果可视化为图形，你会看到：如果你想要一步步创建：在Neo4j浏览器中：

清水白石008

深入 Python 的底层世界：从 C 扩展到 ctypes 与 Cython 的本质差异全解析在 Python 的生态中，我们习惯了它的优雅语法、强大库生态与极高的开发效率。但当你真正走进性能优化、系统编程、科学计算、底层接口对接等领域时，你会发现：

讲透知识图谱Neo4j在构建Agent时到底怎么用（二）在构建面向真实业务场景的智能 Agent 时，我们很快会发现：仅靠大语言模型（LLM）和向量检索（RAG）远远不够。LLM 擅长生成流畅自然的语言，却缺乏对业务规则的精确把握；RAG 能从海量文档中召回相关信息，但无法处理需要多跳推理或结构化判断的问题。当用户问出“我是科技城的，家里空调坏了找谁？”这类问题时，系统若仅依赖关键词匹配或语义相似度，极易给出错误甚至自相矛盾的答案。

讲透知识图谱Neo4j在构建Agent时到底怎么用（一）知识图谱常被误解为一堆实体和关系的静态集合，实则不然。它的本质是一种结构化的语义网络，用“实体-关系-实体”的三元组形式，刻画现实世界中对象之间的复杂关联。这种建模方式天然贴近人类认知逻辑——我们理解“苹果”不仅因其属性（红色、甜），更因它与“水果”“乔布斯”“iPhone”等概念存在上下位、创始人、品牌等不同语义关系。传统关系型数据库以表结构存储数据，在表达这类多跳、异构、动态的关系时显得力不从心，JOIN 操作成本随关联深度指数级增长。图数据库的出现正是为了解决这一根本矛盾。

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从零搭建高可用GraphRAG系统：LangChain+Neo4j+FAISS+Qwen-7B实战指南在大模型应用落地过程中，RAG（检索增强生成）技术凭借其精准的知识对齐能力成为刚需，而GraphRAG作为RAG的进阶形态，通过知识图谱引入结构化知识，进一步提升了回答的准确性与可解释性。本文将详细记录我从零搭建GraphRAG系统的完整历程，重点解决Docker依赖、API不稳定、向量数据库选型等核心痛点，最终实现一套高可用、零成本、本地可运行的企业级方案。

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Neo4j中的APOCNeo4j 路径查询在你的 KG 上会 OOM / 爆炸你原始的典型查询是：MATCH path = (start:Entity)-[rels:RELATES_TO*1..N]-(end:Entity) WHERE start.entity_id IN $entity_ids RETURN path

人工小情绪

python报错：AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘object‘.在使用python numpy的时候，报错：AttributeError: module ‘numpy’ has no attribute ‘object’.

Java后端的Ai之路

【神经网络基础】-TensorFlow Serving官方的生产级模型部署TensorFlow Serving 是 TensorFlow 官方的生产级模型部署系统，专门为机器学习模型的高性能推理服务设计。它可以将训练好的模型（SavedModel格式）封装为可通过 REST API 或 gRPC 调用的服务。

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Neo4j 知识讲解与在线工具使用教程图数据库领域的核心工具 ——Neo4j，同时详细拆解其在线预览控制台（https://console-preview.neo4j.io/）的使用方法，以及查询工具（https://console-preview.neo4j.io/tools/query）的模块功能。

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F056 知识图谱飞机问答系统文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片关注B站，有好处！关注B站，私信获取！麦麦大数据

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TensorFlow 中 tf.placeholder 适用版本解析｜附 PHP 调用 TF 模型实战（兼容低版本）tf.placeholder 是 TensorFlow 1.x 时代的核心特性，作为计算图模式下的 “输入占位符”，曾是构建深度学习模型输入层的标准方式。但随着 TensorFlow 2.x 的发布，默认启用的 Eager Execution（即时执行）模式彻底改变了模型开发逻辑，tf.placeholder 也随之被逐步替代。本文将系统梳理 tf.placeholder 的适用版本边界、版本适配技巧，并通过 “Python 搭建 TF 模型服务 + PHP 客户端调用” 的实战案例，完整演示兼容 tf.

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Neo4j图数据库实战：解锁关系数据的无限潜力Neo4j 是一款高性能的开源图数据库，它采用属性图模型来存储和管理数据。在 Neo4j 中，数据以节点（Node）、关系（Relationship）和属性（Property）的形式存在，节点和关系构成了图的基本结构，属性则用于描述节点和关系的特征。例如，在一个社交网络场景中，每个用户可以表示为一个节点，用户之间的关注、好友等关系则用关系来表示，而用户的姓名、年龄等信息就是节点的属性。

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艾体宝产品 | 基准测试：ArangoDB性能碾压Neo4j，速度最高提升8倍！本文呈现了ArangoDB图形分析引擎（GAE）与Neo4j的基准测试结果，其中GAE是ArangoDB数据科学套件的重要组成部分。